Schnellvorlauf und Drei-Wege-Merges
Während der Arbeit an meinem Projekt Infusion:
https://github.com/SychAndrii/infusion
Ich habe beschlossen, zwei neue Funktionen zu implementieren – das Streamen von Antworten von LLM in Echtzeit und die Verwendung geeigneter Exit-Codes nach Abschluss des Programms. Anstatt jedoch herkömmliche Pull-Anfragen zu erstellen, um Änderungen in den Hauptzweig zu integrieren, wurde ich beauftragt, die Zusammenführungen lokal in meinem Repository durchzuführen und dann die Ergebnisse der Zusammenführungen an das Remote-Repository zu übertragen.
Das erste Problem bestand darin, Exit-Codes zu implementieren:
https://github.com/SychAndrii/infusion/issues/34
Geschlossen mit Merge-Commit:
https://github.com/SychAndrii/infusion/commit/b01f493a8eb3c86aad00760f41f8adf0b93b231e
Diese Aufgabe war ziemlich einfach zu implementieren, da Python Ihnen ein Sys-Paket zur Rückgabe von Statuscodes zur Verfügung stellt. Ich habe mich für 4 Fehlerstatuscodes für mein Programm entschieden:
0 – Programm erfolgreich beendet.
1 – Ungültige Optionen angegeben.
2 – Ungültige Dateien bereitgestellt.
3 – Unbekannter Fehler.
Zusätzlich zum Hinzufügen von Statuscodes habe ich den Code auch überarbeitet, um ihn intuitiver zu gestalten und mehr Funktionen zu nutzen.
Mein zweites Problem war die Implementierung von Streaming:
https://github.com/SychAndrii/infusion/issues/33
Geschlossen mit Merge-Commit:
https://github.com/SychAndrii/infusion/commit/b01f493a8eb3c86aad00760f41f8adf0b93b231e
Diese Aufgabe war aufgrund der LangChain-Bibliothek, die ich für mein Projekt verwende, schwieriger zu erledigen. Diese Bibliothek ist relativ neu, daher ist die Dokumentation für Streaming mit der Astream-Funktion sehr unintuitiv und schwer zu verstehen.
Ich habe Python schon immer gehasst und werde es für den Rest meines Lebens weiterhin tun. Ich habe versucht, mich mit diesem Projekt besser an die Verwendung zu gewöhnen, aber nach Sprachen wie C#, TypeScript oder Kotlin kann ich Python einfach nicht mehr ernst nehmen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchnellvorlauf und Drei-Wege-Merges. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
